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ABO血液组和RH因子与伊朗萨拉万人群中牙周疾病患病率的关联 柔性适体基于核仁素靶向癌症治疗方式：关注免疫疗法，放疗和光疗 比较PTSD和抑郁症的动物模型中海马蛋白质和TFEB蛋白水平 人工智能在医学教育中的整合 胶质母细胞瘤闯入；尝试新的东西 简要审查了基于纳米的药物输送系统的优势 砷对糖尿病患病率的影响 一项关于细菌病原体患病率和易感模式的回顾性横断面研究，在伊朗德黑兰的一家教学医院引起尿路感染 扩展并行过程模型对自我... 的影响 榛子及其废物产品 并发症和治疗早期2型糖尿病 使用混淆矩阵和Matthews相关系数评估机器学习在预测住院的Covid-19患者死亡率中的应用 Chrysin与阿霉素的组合作用，5- ... 维生素C 苏丹患者的细胞因子特征在卡萨拉州，苏丹东部 姜黄素作为天然治疗剂 肠道微生物组产生的TMAO的潜在作用
这项描述性分析横断面研究于2022年在萨拉万（Saravan）和伊朗萨拉万（Saravan）的血液输血组织进行。通过功率分析确定了368名参与者的样本量，以检测ABO血型和RH系统之间牙周疾病患病率的统计学上显着差异。假设中等效应大小（Cohen的W = 0.3），α水平为0.05，功率为80％，所需的样本量的计算约为320。为了说明潜在的数据丢失并确保足够的亚组表示，特别是对于RH阴性组，最终样本量增加到368名参与者。此调整确保了足够的能力来比较牙周疾病患病率
伊朗的影响力正在减弱，但地区威胁仍然存在
胡塞武装也不闲着，他们提醒世界，他们是存在的，是一股不可忽视的力量。然而，他们与伊朗的联系似乎没有德黑兰所希望的那么紧密。到目前为止，胡塞武装的武装，加上拜登政府在将其从恐怖组织黑名单中除名时所表现出的宽容，人为地夸大了该组织的自信心。让他们恢复到自然的比例至关重要。
伊朗迁都马克兰和亚历山大的遗产
它开辟了四条主要的陆路和海路（三条陆路和一条海路），允许希腊商人和工匠在该地区贸易和定居，加强了商业联系。希腊在印度的定居点：入侵导致希腊在该地区建立了重要的城市，如喀布尔地区的亚历山大和杰赫勒姆河上的布克法拉。地理探索：亚历山大的舰队由尼尔库斯率领，探索了从印度河河口到中东幼发拉底河的海岸，并提供了有助于确定印度后世事件年表的历史记录。社会和经济见解：亚历山大的历史学家提供了有关诸如殉夫制度、贫困父母在市场上买卖女孩以及印度西北部优良牛种等习俗的详细信息。
伊朗最新消息，2025 年 1 月 14 日 PDF.pdf
解放沙姆组织 (HTS) 正在其控制地区与当地组织的战斗小组进行交锋。其中一些团体由阿萨德政权的知名官员领导，他们拥有军事经验并控制着现有的民兵组织。[1] HTS 领导的部队成功地对抗并镇压了这些孤立的抵抗事件，其方式与阿萨德政权在 2011-2012 年叙利亚内战开始时的反革命做法如出一辙。[2] HTS 领导的部队部署了坦克，并使用攻击直升机和无人机打击叙利亚沿海地区的亲政权部队。[3] 这些部署使 HTS 领导的部队能够迅速对抗小规模的政权残余势力。[4] 这些反对派团体的组织、协调、规模和分布目前似乎并未给 HTS 领导的部队带来压力。然而，亲阿萨德活动的增加，加上 ISIS 在 HTS 控制地区的卷土重来，很可能会使 HTS 面临带宽问题，从而阻碍未来镇压异议的努力。[5]
用于评估气候变化对卡西利亚集水区径流的影响的机器学习和混合模型，伊朗北部法哈德·哈吉安1，，霍斯
这项研究评估了人工神经网络（ANN），基因表达编程（GEP）和HEC-HMS模型在评估伊朗北部卡西利亚集水区径流的影响方面的HEC-HMS模型。从2007年到2021年的每日数据分为校准（2007- 2018年）和验证（2018-2021）。结果表明，当单独应用时，GEP和ANN模型在所有性能指标（包括RMSE和NSE）中超过了HEC-HMS模型。此外，与单个机器学习（ML）或HEC-HMS模型相比，将HEC-HM与GEP和HEC-HMS与ANN的HEC-HMS和HEC-HMS集成的混合模型相比表现出色。使用LARS-WG软件生成了输入变量（温度和降雨），并结合了五个气候模型和SSP585场景，用于未来的气候变化研究。此外，这些混合模型还用于预测观察到的时期（2007-2018）和未来期（2031-2050和2051-2070）的径流变化。结果表明，年平均降水量，极端降水事件和降水强度的增加，这意味着未来卡西利亚集水区的洪水和侵蚀可能性更高，伊朗北部的小集水集也是如此。
检查Quercus brantii lindl的影响。西伊朗森林的森林结构下降
Zagros森林中干旱和半干旱地区树木中的树木恶化提出了一项重大挑战，危及生态系统完整性。本研究旨在评估植物元素结构的变化以及在Brantii lindl腐烂发作后生物学指标的潜在影响。（波斯橡树）在洛雷斯坦省森林的10年期间。为了实现这一目标，确定了四个不同的地区：三个经历下降（Meleh-Shabanan，Shineh-Qalaei和Dadabad）和一个未受影响的地区（WARAK）。在每个区域内，进行了覆盖5公顷区域的全面复兴，并进行了事先信息。根据冠状条件恶化，将树分为四个类。植被覆盖分析涉及在每个区域内采样30 1.5×1.5 m 2个地块，利用棕色 - 宽面方法来记录物种特征。随后，确定了各种森林属性（例如，密度，物种多样性，尺寸多样性和分布模式），并在两个阶段进行比较：前后发生前和后端。结果表明物种多样性，尺寸多样性和分布模式类别的差异无关。生态物种分析描述了三个不同的群体，分类为草本植物，其中一组仅在未取代的地区观察到，而两组则在劣化区域中鉴定出来。多样性指数分析揭示了恶化区域与控制区域之间的显着区别。观察到的对森林支架密度和质量恶化区域的影响表明严重警告。没有干预或当前状况改变，森林消退率可能会加剧。
伊朗在纳坦兹展开掩体破坏行动
凯汉在一篇报道中讨论了西方媒体对伊朗和美国之间可能进行谈判的看法。报道写道：“西方媒体暗示未来特朗普政府将对伊朗采取更严厉的政策，但这并不意味着完全陷入僵局。这条道路虽然艰难而富有挑战性，但可以确保国家利益，减少国际压力，并为伊朗社会带来希望。应该记住，特朗普退出了伊核协议。通过施加最大压力，他寻求更多的命令，现在他想走同样的道路。谈判不是由于制裁的压力，但制裁一直是一种补充，谈判减轻压力的说法是在欺骗人们。第二点是，亲西方媒体声称欧洲政府将试图使伊朗和美国之间的关系紧张。他们还说，美国和西方可能正在寻求一项协议，让伊朗的相对利益处于双赢局面。但他们却侵犯了伊朗的不可剥夺的权利并犯下了巨大的欺诈行为。
美国对叙利亚的制裁：对伊朗的教训
索布赫诺在分析中讨论了伊朗与美国的关系，他写道：如今，在唐纳德·特朗普时代，我们面临着伊朗与美国之间的“外交或对抗”。我国也宣布愿意以建立信任的模式进行谈判，以换取解除制裁，并已为所有情况做好了准备。伊朗已经证明它既准备好谈判也准备好对抗，例子就是导致“伊核协议”的谈判和以“真实承诺一和二”形式出现的军事对抗。但基于国际体系的事实和特朗普政府的目标，我们可以猜测，外交选择比军事选择的可能性要大得多，因为美国远没有能力选择错误的道路。这将使特朗普远离他的目标和愿景，即“优越的美国”。攻击伊朗的威胁将推动我国走向核威慑。因此，考虑到针对伊朗的任何军事行动都极有可能失败，并会产生地区和国际影响，特朗普政府应该怀着善意与伊朗坐到谈判桌前。
引文：Shirali B、Nasrollahi M、Ali Jalali M。人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用：系统评价。伊朗生物医学杂志 2024；28(7): 133。
简介：人工智能（AI）作为医学领域的一项先进技术发挥着至关重要的作用，尤其是在诊断和预测口腔和牙科疾病方面。人工智能算法和模型可以高精度、快速地分析和预测口腔和牙科疾病。本研究的目的是研究人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用。搜索策略：这项系统评价于 2024 年进行，关键词为“AI”、“诊断”、“预测”、“口腔疾病”和“牙科疾病”。在可靠的数据库中搜索关键词，包括 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 搜索引擎，没有时间限制。为了确保搜索结果的完整性，检查了文章的来源，在从 endnote 软件中删除重复的标题并检查标题和摘要后，使用 JBi 工具检查了相关文章。在审查了文章的质量后，记录了清单中的发现。结果：共审查了 2,710 篇文章，选择了 12 篇相关文章。研究结果表明，AI 可以帮助诊断和预测口腔和牙科疾病。通过对医学图像的分析，机器学习模型可以检测出异常模式和危险疾病，例如口腔癌。它们还可以利用有关既往疾病及其症状的数据来发现表明某些疾病发生的模式，例如拥挤和牙龈疾病。结论与讨论：根据获得的研究结果，使用 AI 诊断和预测口腔和牙科疾病可以改善疾病的诊断和治疗，提高口腔和牙科医疗服务的质量。这项技术还可以帮助医生和牙医，提供建议和支持。但是，需要不断更新和改进 AI 模型。